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Qualité du développement humain : ce que dit la recherche

La partie Développement logiciel suit une seule branche du contrôle qualité : les cartes de contrôle. Cette partie couvre le reste de la littérature sur la qualité du développement humain — cinquante ans de recherche sur l'inspection, la revue de code, les tests, les défauts, l'analyse statique, les normes et les facteurs humains — pour en tirer ce qui s'applique au contrôle des agents d'IA.

Ce que vous allez apprendre

  • ce que trouvent réellement les inspections et la revue de code, et pourquoi leur efficacité baisse avec la taille, la vitesse et la méconnaissance du code ;
  • pourquoi la couverture de code est une mauvaise cible, et ce que la mutation mesure mieux ;
  • comment lire un processus à travers ses défauts, pourquoi les modèles de prédiction ne se transportent pas, et ce que vaut le « coût multiplié par 100 » ;
  • pourquoi un contrôle automatique se juge à son taux de faux positifs et au moment où il signale ;
  • ce que disent ISO 25010, Accelerate, SPACE et Google de la mesure de la qualité ;
  • comment la charge cognitive, les interruptions et le biais d'automatisation limitent le relecteur humain.

Chapitres

  1. Inspection et revue de code — de Fagan (1976) à la revue moderne chez Microsoft et Google.
  2. Tests : couverture, mutants et tests instables
  3. Défauts : classification, prédiction et coût
  4. L'analyse statique en industrie — Google, Facebook.
  5. Normes, cadres de mesure et dette technique
  6. Facteurs humains du contrôle
  7. Ce que cinquante ans de recherche apprennent pour les agents — la synthèse en sept leçons.

Qualité des sources

Cette littérature mêle des expériences contrôlées (Porter et al., Baum et al.), des études industrielles de grande taille (Google, Microsoft), des études d'éditeurs (SmartBear) et des chiffres de conseil invérifiables (Capers Jones). Chaque chiffre est qualifié dans le texte. Plusieurs sources anciennes n'ont pu être lues qu'en résumé ; c'est signalé.